在前面，我们介绍过怎么样直接创建一个分区表，也介绍过怎么将一个普通表转换成一个分区表。那么，这两种方式创建的表有什么区别呢？现在，我又最新地创建了两个表：
分区是将一个表的数据按照某种方式，逻辑上仍是一个表，也就是所谓的分区表。分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值(或者范围值)、特定值列表或者hash函数值执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中，让一个大对象变成一些小对象，从而实现对数据的分化管理。作为MySQL数据库中的一个重要机制，MySQL分区表优点和限制也是一目了然的，然而又能够同时实现共存。
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。
分区表可以用一张表存储大量数据，达到和物理分表同样的效果，但操作起来更简单，对于使用者来说和普通表无差别
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
在设计数据库时，经常没有考虑到表分区的问题，往往在数据表承重的负担越来越重时，才会考虑到分区方式，这时，就涉及到如何将普通表转换成分区表的问题了。
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
注：新建表及其索引属于哪个表空间根据项目自己的规划自行判断。实际网优项目中用户自定义的表空间都是DBS_D开头的是存放数据，DBS_I开头的是存放索引。
达梦数据库分区表主要包括范围分区、哈希分区和列表分区三种方式， 企业可以使用合适的分区方法，如日期（范围）、区域（列表），对大量数据进行分区。由于达梦数据库划分的分区是相互独立且可以存储于不同的存储介质上的，完全可满足企业高可用性、 均衡IO、降低维护成本、提高查询性能的要求。今天我们主要讨论水平分区
随着业务的发展，当然现在比较流行的微服务无非就是业务垂直拆分+功能水平拆分，应用加节点是比较简单的，但是每个业务的单库单表扛不住了；数据库分库分表相对来说更复杂一点，但是分区表可以继续支持业务发展两三年，人手有限的情况下，我觉得分布表更合适一点。架构的终极目标是用最小的人力成本来满足就构建维护系统的需求。
在前面我们介绍过如何创建和使用一个分区表，并举了一个例子，将不同年份的数据放在不同的物理分区表里。具体的分区方式为：
全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是一个实体硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分，用来替代BIOS中的主引导记录分区表。传统的主启动记录 (MBR) 磁盘分区支持最大卷为 2.2 TB (terabytes) ，每个磁盘最多有 4 个主分区（或 3 个主分区，1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器）。与MBR 分区方法相比，GPT 具有更多的优点，因为它允许每个磁盘有多达 128 个分区，支持高达 18 千兆兆字节 (exabytes，1EB=10^6TB) 的卷大小，允许将主磁盘分区表和备份磁盘分区表用于冗余，还支持唯一的磁盘和分区 ID (GUID)。 与 MBR 分区的磁盘不同，GPT的分区信息是在分区中，而不象MBR一样在主引导扇区。为保护GPT不受MBR类磁盘管理软件的危害，GPT在主引导扇区建立了一个保护分区 (Protective MBR)的MBR分区表，这种分区的类型标识为0xEE，这个保护分区的大小在Windows下为128MB，Mac OS X下为200MB，在Window磁盘管理器里名为GPT保护分区，可让MBR类磁盘管理软件把GPT看成一个未知格式的分区，而不是错误地当成一个未分区的磁盘。另外，GPT 分区磁盘有多余的主要及备份分区表来提高分区数据结构的完整性。
mysql表分区--RANGE分区，属于横向分区。举例说，假如有100条数据，分成十份，前10条数据放到第一个分区，第二个10条数据放到第二个分区，依此类推。横向分区，并不会改变表的结构。
但是如果是分区表的话，表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小，还得到硬件系统的加强，自然对我们操作数据是大大有利的。
在进行Linux系统的安装或者升级过程中，我们可能会遇到ubi-partman failed with exit code 141的错误提示。这个错误提示通常会伴随着无法继续分区的问题，导致安装或者升级失败。在本文中，我们将深入探讨这个错误的原因和解决方法。
1.表空间及分区表的概念 2.表分区的具体作用 3.表分区的优缺点 4.表分区的几种类型及操作方法 5.对表分区的维护性操作.
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
因为项目需要，最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表。如果全部借助存储过程的话，新建以及删除分区表在逻辑上比较死板、不灵活，而且还容易出错。因此，我新建了一个数据表table_fen_qu，借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表，并且整个过程对用户是透明的，也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上，不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样，都是通过表继承和约束实现的。
MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ，InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案，不过有原生分区表，以水平方式拆分记录集，对应用端透明。
在示例表插入两条记录，按分区规则，记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见，该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件，每个分区对应一个.ibd文件：
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
我经常被问到这样一个问题：分区表有什么问题，为什么公司规范不让使用分区表呢？今天，我们就来聊聊分区表的使用行为，然后再一起回答这个问题。
在日常运维工作中交付客户的云主机通常需要挂载超过2T的数据盘，对于超过2T的数据盘需要使用GPT分区表实现，然后老版本的fdisk 分区管理工具不支持GPT分区表需要使用Parted 分区管理工具。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
内部表也称为被Hive拥有和管理的托管表（Managed table）。默认情况下创建的表就是内部表，Hive拥有该表的结构和文件。换句话说，Hive完全管理表（元数据和数据）的生命周期，类似于RDBMS中的表。当您删除内部表时，它会删除数据以及表的元数据。
什么数据库需要进行分区？首先看一下我们的案例：2010年6月我们六期IT开发团队接到一个XX全国连锁店的餐饮系统，经过一周的敏捷开发之后，XX餐饮系统正式上线了，由于该软件的功能强大，操作简单，功能灵活等特性，很快在全国各地铺展开来。XX餐饮店的美食也颇受顾客的喜爱，有的店每天的收入高达1W元人民币，每天这么多的收入，那么每天要产生多大的订单呢？< xmlnamespace prefix =”o” ns =”urn:schemas-microsoft-com:office:office” />
硬盘的使用步骤 识别硬盘(电脑自动识别，不需要人工) 分区 格式化 挂载 分区 查看分区表 fdisk -l /dev/vda 格式： fdisk 硬盘设备路径 常用交互指令 m：列出指令帮助 p：查看现有的分区 n：新建分区 d：删除分区 q：放弃更改并退出 w：保存更改并退出 例子 [root@]# fdisk /dev/vdb 识别新分区表 当硬盘的分区表被更改以后，需要将分区表的变化及时通知linux内核,最好reboot一次。 也可以使用partprobe命令 [root] # partprob
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。
随着数据库数据量的不断增长，有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作，诸如导出表数据，然后创建分区表再导入数据到分区表；使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用导出导入方式来实现，下面是具体的操作示例。
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。
您可以将Hive配置为动态创建分区，然后运行查询以在文件系统或对象存储上创建相关目录。Hive然后将数据分离到目录中。
我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录，这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除(一般where条件是时间)。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。
查看当前系统分区情况 fdisk -l 📷 在Disk下的是没有分区的磁盘 最后几行是已经分区的磁盘列表 分区操作 fdisk /dedcv/mmcblk0 📷 按m获取帮助信息 帮助信息解读： a 设定硬盘启动区 b 编辑嵌套的BSD磁盘标签 c 设定dos兼容性 d 删除磁盘 F 列出可用的未分区空间 l 列出磁盘信息 n 新加磁盘 p 列出当前磁盘分区情况 t 更改分区类型 v 验证分区表 i 打印有关分区的信息 m 打印此菜单 u 更改输出/输入单位 x 额外功能 I 从sfdisk脚本文件加载
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。
MYSQL 在分区表上的缺失不同，POSTGRESQL 的分区表那算是“硬可”。PG11 已经推出了HASH 分区。具体操作是怎样
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
通过本实验的学习，了解Windows磁盘结构，完成Fat32下文件删除的手动恢复。
openGauss分区表支持两种索引：全局（global）索引和本地（local）索引。
在 MySQL 中， InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中，同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是，也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
该文介绍了在数据库中如何使用分区表来提高查询性能和节省存储空间。文章首先介绍了分区表的概念和作用，然后详细描述了如何创建分区表、使用SQL语句查询分区表以及管理分区表。此外，文章还提供了在HAWQ中实现分区滚动升级的方法，并通过实例展示了该方法的实现过程。
使用起来和不分区是一样的，看起来只有一个数据库，其实有多个分区文件，比如我们要插入一条数据，不需要指定分区，MySQL会自动帮我们处理
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